当电力系统遭受某种较大扰动时,其安全稳定将受到威胁。为实现对整个系统受扰后机电暂态过程的完整跟踪,提出一种新的融合同步发电机动态状态估计(dynamic state estimation of synchronous generator,DSE-SG)的电力系统状态估计(state ...当电力系统遭受某种较大扰动时,其安全稳定将受到威胁。为实现对整个系统受扰后机电暂态过程的完整跟踪,提出一种新的融合同步发电机动态状态估计(dynamic state estimation of synchronous generator,DSE-SG)的电力系统状态估计(state estimation of power system,SE-PS),研究该如何将DSE-SG的结果进一步应用于系统侧SE-PS中去,以实现全系统动、静态状态量的统一估计。首先,围绕全电力系统机电暂态DSE的求解方式,论述了完全联立的不可行性、解耦估计的实现条件以及复耦估计的必要性与意义;其次,在梳理DSE-SG与SE-PS概念、数学模型的基础上,厘清了所涉变量、方程组的地位、作用、关系及数据流程,为复耦媒介量的选取及接口方式的确定奠定了理论基础,形成了复耦估计的实现构思;进一步,提出两种不同的接口方式,详细给出其各自具体的实现方法及流程;最后,将所提方法在IEEE9节点系统中予以实现,结果表明该方法可良好跟踪全电力系统机电暂态过程,实现动、静态状态量的统一估计,较未融合DSE-SG结果的传统SE-PS精度更高,滤波效果更显著。展开更多
针对中压配电网缺少实时量测、伪量测精度较低以及现有的动态状态估计(dynamic state estimation,DSE)方法均采用恒定系统处理状态过程噪声的问题,提出了一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)算法的中压配电...针对中压配电网缺少实时量测、伪量测精度较低以及现有的动态状态估计(dynamic state estimation,DSE)方法均采用恒定系统处理状态过程噪声的问题,提出了一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)算法的中压配电网鲁棒DSE方法。首先,利用中压配电网变压器低压侧的智能电表量测和变压器模型,推导出等效中压量测以增强中压配网量测冗余度;然后,借鉴信号处理技术对系统状态过程噪声的协方差矩阵实时更新并融入UKF算法,以减轻状态预测和量测滤波的不确定性;最后,基于15节点中压配电网进行仿真。仿真结果表明:所提方法能够有效地进行中压配电网的动态状态估计,获取更为精确的态势感知信息。展开更多
广域同步测量系统(wide area measurement system,WAMS)作为一种量测手段,不可避免地会存在量测误差和坏数据。如果对WAMS量测数据不进行估计而直接应用,将有可能导致采取错误的控制策略,甚至恶化系统状态,造成严重后果。针对该问题,根...广域同步测量系统(wide area measurement system,WAMS)作为一种量测手段,不可避免地会存在量测误差和坏数据。如果对WAMS量测数据不进行估计而直接应用,将有可能导致采取错误的控制策略,甚至恶化系统状态,造成严重后果。针对该问题,根据WAMS实测数据,提出了一种电力系统动态过程中发电机状态变量估计的新方法。该方法将发电机转子运动方程与外部网络解耦,进而给出对WAMS实测功角轨迹进行估计的模型,提出了相应的坏数据检测和剔除方法以及整体算法流程。仿真结果表明该方法可以实时提供估计后的发电机状态信息,有效减小WAMS量测数据误差及坏数据的影响,为基于WAMS的各种动态应用与实时控制打下了基础。展开更多
文摘当电力系统遭受某种较大扰动时,其安全稳定将受到威胁。为实现对整个系统受扰后机电暂态过程的完整跟踪,提出一种新的融合同步发电机动态状态估计(dynamic state estimation of synchronous generator,DSE-SG)的电力系统状态估计(state estimation of power system,SE-PS),研究该如何将DSE-SG的结果进一步应用于系统侧SE-PS中去,以实现全系统动、静态状态量的统一估计。首先,围绕全电力系统机电暂态DSE的求解方式,论述了完全联立的不可行性、解耦估计的实现条件以及复耦估计的必要性与意义;其次,在梳理DSE-SG与SE-PS概念、数学模型的基础上,厘清了所涉变量、方程组的地位、作用、关系及数据流程,为复耦媒介量的选取及接口方式的确定奠定了理论基础,形成了复耦估计的实现构思;进一步,提出两种不同的接口方式,详细给出其各自具体的实现方法及流程;最后,将所提方法在IEEE9节点系统中予以实现,结果表明该方法可良好跟踪全电力系统机电暂态过程,实现动、静态状态量的统一估计,较未融合DSE-SG结果的传统SE-PS精度更高,滤波效果更显著。
文摘针对中压配电网缺少实时量测、伪量测精度较低以及现有的动态状态估计(dynamic state estimation,DSE)方法均采用恒定系统处理状态过程噪声的问题,提出了一种基于改进自适应无迹卡尔曼滤波(unscented kalman filter,UKF)算法的中压配电网鲁棒DSE方法。首先,利用中压配电网变压器低压侧的智能电表量测和变压器模型,推导出等效中压量测以增强中压配网量测冗余度;然后,借鉴信号处理技术对系统状态过程噪声的协方差矩阵实时更新并融入UKF算法,以减轻状态预测和量测滤波的不确定性;最后,基于15节点中压配电网进行仿真。仿真结果表明:所提方法能够有效地进行中压配电网的动态状态估计,获取更为精确的态势感知信息。
文摘广域同步测量系统(wide area measurement system,WAMS)作为一种量测手段,不可避免地会存在量测误差和坏数据。如果对WAMS量测数据不进行估计而直接应用,将有可能导致采取错误的控制策略,甚至恶化系统状态,造成严重后果。针对该问题,根据WAMS实测数据,提出了一种电力系统动态过程中发电机状态变量估计的新方法。该方法将发电机转子运动方程与外部网络解耦,进而给出对WAMS实测功角轨迹进行估计的模型,提出了相应的坏数据检测和剔除方法以及整体算法流程。仿真结果表明该方法可以实时提供估计后的发电机状态信息,有效减小WAMS量测数据误差及坏数据的影响,为基于WAMS的各种动态应用与实时控制打下了基础。
